基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法

负荷预测作为电力系统规划的重要环节,对于确保电网稳定运行、实现电力供需平衡等方面具有十分重要的作用。本文提出了一种基于改进AlexNet-GRU深度学习网络的配电网短期负荷预测方法。通过聚类将日负荷曲线分为不同日类型;然后根据聚类结果,建立基于改进AlexNetGRU深度学习网络的配电网短期负荷预测模型,并与传统的负荷预测方法进行对比。对某地区2013年的负荷进行预测结果表明,本文所提方法可以有效提高预测精度。     

基于门控循环单元神经网络的LED寿命预测方法

LED寿命预测仍存在预测结果准确性不高、预测速度不足等问题。本文提出了一种基于门控循环单元神经网络的LED寿命预测方法,提出利用门控循环单元简化神经网络预测模型,并将模型输入数据的长度设置为变量,使预测过程能够考虑更多的LED历史退化信息;再采集LED流明维持数据作为训练样本,训练寿命预测模型;最后利用训练好的模型对LED进行寿命预测实验,并与其他三种方法进行对比。实验结果表明,本文方法具有更高的预测准确度和更快的预测速度,且具有良好的鲁棒性。     

基于改进门控循环单元分位数回归的短期负荷概率预测

为了更好地提高负荷概率预测精度,提出了一种基于改进门控循环单元分位数回归的短期负荷概率预测模型。首先采用核主成分分析对候选的多维输入变量进行降维处理,然后在传统门控循环单元的基础上对目标函数施加变量间的网络结构约束,并结合分位数回归进一步构建基于改进门控循环单元分位数回归的短期负荷概率预测模型,在得到预测值的条件分位数之后,利用核密度估计得到未来短期负荷的概率密度函数。通过具体算例分析,验证了所提模型的有效性与优越性。     

基于CNN-BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法

为充分挖掘蕴含在大量采集数据中的有效信息,提高短期负荷预测精度,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)的混合模型的短期负荷预测方法,将海量的历史负荷数据、气象信息、日期信息按时间滑动窗口构造特征图作为输入,先利用CNN提取特征图中的有效信息,构造特征向量,再将特征向量...     

基于GRU-NN模型的短期负荷预测方法

目前基于统计分析和机器学习的预测方法难以同时兼顾负荷数据的时序性和非线性特点。文中提出了一种基于GRU-NN模型的短期电力负荷预测方法。该方法基于深度学习思想处理不同类型的负荷影响因素,引入门控循环单元(GRU)网络处理具有时序性特点的历史负荷序列,建模学习负荷数据内部动态变化规律,其输出结果与其他外部影响因素(天气、日类型等)融合为新的输入特征,使用深度神经网络进行处理,整体分析特征与负荷变化的内在联系,最后完成负荷预测。以美国某公共事业部门提供的公开数据集和中国某地区的负荷数据作为实际算例,该方法预测精度分别达到了97.30%和97.12%,并与长短期记忆神经网络、多层感知机以及GRU神经网络方法进行对比,实验结果表明所提方法具有更高的预测精度和更快的预测速度。     

基于小波变换与BiGRU-NN模型的短期负荷预测方法

为更好地挖掘大量采集数据蕴含的有效信息,提高短期负荷预测精度,文中提出一种基于小波变换与双向门控循环单元(BiGRU)、全连接神经网络(NN)混合模型的短期负荷预测方法。文章利用小波变换将负荷特征数据分解为高频数据以及低频数据,再分别建立高频混合神经网络以及低频混合神经网络模型进行预测。在混合神经网络模型中,将负荷特征数据作为BiGRU-NN网络的输入,利用BiGRU-NN网络学习负荷非线性以及时序性特征,以此进行短期负荷预测。文中以丹麦东部地区的负荷数据作为算例,实验结果表明,该方法与GRU神经网络、DNN神经网络、CNN-LSTM神经网络相比,具有更高的预测精度。     

基于CNN-ISSA-GRU模型的短期负荷预测方法

电网的可靠运行及持续发展离不开对短期电力负荷的高效、准确预测。针对表征电网负荷变化的历史数据具有复杂性和时序性等特点,且现有的机器学习预测方法仍存在依据经验选取关键参数的不足,利用卷积神经网络(CNN)提取表征负荷变化的多维特征向量,构造成时间序列输入到门控循环单元(GRU),并使用改进麻雀搜索算法(ISSA)对GRU网络中的超参数进行迭代寻优。预测试验样本来自云南某地区的负荷数据,所提方法的预测精度达到了98.624%,与循环神经网络(RNN)、GRU和长短期记忆(LSTM)等神经网络预测方法进行对比,算例表明,所提方法克服了依据经验选取关键参数难题的同时具有更高的预测精度。     

融合负荷和气温周期性特征的短期负荷预测方法∗

针对传统考虑气温因素的短期负荷预测模型存在预测精度不高的问题,提出了一种考虑负荷和气温周期特征的短期负荷预测模型.首先对气温及负荷序列采用VMD分解得到两组特征互异的分量,取其中与原始负荷相关性最大的分量分别作为气温特征和负荷特征.然后,将历史负荷特征结合所取的气温特征和负荷特征一起输入GRU模型进行预测.算例分析表明,该模型的平均绝对百分误差为0.765％,验证了所提方法在电力负荷预测的有效性.     

基于多神经网络融合的短期负荷预测方法

为了利用不同深度神经网络的优势,提高深度学习算法对短期负荷的预测能力,提出一种基于多神经网络融合的短期负荷预测方法。以电力系统历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入特征,并行架构的深度神经网络和注意力机制网络为核心网络;以并行架构中的卷积神经网络通道提取静态特征,门控循环单元网络通道挖掘动态时序特征,采用注意力机制网络融合提取的特征并动态调整网络对不同特征的依赖程度;使用Maxout网络增强网络整体的非线性映射能力,通过全连接网络输出预测结果。与支持向量机、长短期记忆网络的算例结果对比表明,所提方法具有更高的预测平稳性和准确性。     

基于双向门控循环单元网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承作为大多数旋转机械的重要零部件,其工作状态直接影响设备的工作寿命.针对传统故障诊断方法自适应性差、特征提取过于依赖人工经验的问题,提出一种基于双向门控循环单元的轴承故障诊断方法.该方法直接将原始振动信号作为模型输入,自动进行故障特征提取与故障诊断.结合轴承外圈故障、内圈故障及滚动体故障等9种故障状况,对所提方法进行了验证.实验结果表明,其故障诊断准确率可达99.56％,诊断效果优于门控循环单元、长短期记忆网络等算法,且泛化能力好.     

基于PSO算法优化GRU神经网络的短期负荷预测

为了实现高精度的电力系统短期负荷预测,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络的电力系统短期负荷预测模型。首先建立GRU神经网络,GRU神经网络采用了门控循环单元,与采用传统循环单元的传统循环神经网络相比,克服了传统循环神经网络中可能出现的梯度爆炸和梯度消失问题;继而采用具有较强全局优化能力的改进粒子群算法对GRU神经网络参数进行优化,有效提高模型的预测精度。通过实际算例仿真分析,并与传统的GRU神经网络预测模型以及反向传播(back propagation,BP)神经网络预测模型进行对比,验证了所提电力系统短期负荷预测模型具有较好的精度和稳定性。     

基于CEEMD-GRU模型的短期电力负荷预测方法

针对电力负荷序列不平稳、随机性强,直接输入模型会导致拟合效果差、预测精度低等问题,本文提出了一种基于添加互补白噪声的互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)以及门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network, GRU)融合的预测方法。首先,针对传统经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)分解方法处理干扰信号大的序列时,存在的模态混叠问题,提出了CEEMD分解方法,加入互补白噪声,将原始序列分解成不同尺度的子序列,随后使用GRU神经网络,并优化网络超参数,从而获得最好的预测结果。通过实验证明,该方法重构误差小,预测效果好。     

基于混合门控循环单元子层的多任务暂态稳定评估

在暂态功角稳定评估和暂态电压稳定评估的相关研究中,通常分别构建独立的评估模型,这阻碍了不同任务间的信息共享,浪费了计算和存储资源.考虑不同评估任务间往往存在相似性和差异性,为更好地实现二者同时评估,文章提出了一种基于混合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)子层的多任务暂态稳定评估模型.由于电...     

并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测

针对输入数据特征多时负荷预测模型精度提升难的问题,文章提出一种并行多模型融合的混合神经网络超短期负荷预测方法。将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)与门控循环单元神经网络(gated recurrent unit neural network,GRU-NN)并行,分别提取局部特征与时序特征,将2个网络结构的输出拼接并输入深度神经网络(deep neural network,DNN),由DNN进行超短期负荷预测。最后应用负荷与温度数据进行预测实验,结果表明相比于GRUNN网络结构、长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络结构、串行CNN-LSTM网络结构与串行CNN-GRU网络结构,所提方法具有更好的预测性能。     

基于特征挖掘的ARIMA-GRU短期电力负荷预测

针对短期电力负荷随机性较强、预测精度较低的问题,提出了一种基于混沌理论、变分模态分解VMD(variational modal decomposition)、整合移动平均自回归ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型和门控循环单元GRU(gated recurr...     

基于量子加权GRU神经网络的电力系统短期负荷预测

为提升电力系统短期负荷预测精度,提出粒子群算法优化量子加权门控循环单元神经网络模型.首先,将量子加权神经元融入门控循环单元神经网络中,构建量子加权门控循环单元神经网络预测模型,利用量子信息处理机制,提高该神经网络的非线性逼近能力和泛化能力.然后,使用全局优化能力较强的改进粒子群优化算法对所提出模型的参数进行寻优,构建权...